سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری فدرال (Federated Learning) در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 7. حالت‌های مشاهده‌پذیر و پنهان
  • 8. معادلات بلمن
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری SARSA
  • 11. یادگیری Actor-Critic
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 13. یادگیری عمیق تقویتی
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. تعاملات بین عامل‌ها
  • 17. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 18. فضای حالت و عمل مشترک
  • 19. فضای حالت و عمل مجزا
  • 20. محیط‌های مستقل عامل
  • 21. محیط‌های متمرکز و غیرمتمرکز
  • 22. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. مدل‌های مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 24. مدل‌های مبتنی بر مشاهده مجزا
  • 25. مدل‌های مبتنی بر عامل متمرکز
  • 26. مدل‌های مبتنی بر عامل غیرمتمرکز
  • 27. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. الگوریتم‌های مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 29. الگوریتم‌های مبتنی بر مشاهده مجزا
  • 30. الگوریتم‌های مبتنی بر عامل متمرکز
  • 31. الگوریتم‌های مبتنی بر عامل غیرمتمرکز
  • 32. یادگیری فدرال در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. مبانی یادگیری فدرال
  • 34. معماری یادگیری فدرال
  • 35. همگام‌سازی مدل در یادگیری فدرال
  • 36. انتخاب داده در یادگیری فدرال
  • 37. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 38. امنیت در یادگیری فدرال
  • 39. کاربرد یادگیری فدرال در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 40. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی یادگیری فدرال
  • 41. ارزیابی عملکرد در یادگیری فدرال
  • 42. مقایسه یادگیری فدرال با روش‌های متمرکز
  • 43. چالش‌های یادگیری فدرال در محیط‌های پویا
  • 44. یادگیری فدرال برای محیط‌های همکاری
  • 45. یادگیری فدرال برای محیط‌های رقابتی
  • 46. یادگیری فدرال برای محیط‌های مختلط
  • 47. کاربردهای یادگیری فدرال در رباتیک
  • 48. کاربردهای یادگیری فدرال در شبکه‌های هوشمند
  • 49. کاربردهای یادگیری فدرال در حمل و نقل هوشمند
  • 50. کاربردهای یادگیری فدرال در بازی‌ها
  • 51. مقدمه‌ای بر حاکمیت داده در سیستم‌های هوشمند
  • 52. اصول حاکمیت داده
  • 53. اهمیت حاکمیت داده در یادگیری فدرال
  • 54. مدیریت دسترسی به داده در یادگیری فدرال
  • 55. کیفیت داده در یادگیری فدرال
  • 56. طبقه‌بندی داده در یادگیری فدرال
  • 57. مستندسازی داده در یادگیری فدرال
  • 58. ذخیره‌سازی و بازیابی داده در یادگیری فدرال
  • 59. امنیت داده در یادگیری فدرال
  • 60. انطباق با مقررات حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 61. نقش حاکمیت داده در افزایش اعتماد در یادگیری فدرال
  • 62. مدل‌های حاکمیت داده در یادگیری فدرال
  • 63. چارچوب‌های حاکمیت داده برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 64. پیاده‌سازی عملی حاکمیت داده در پروژه‌های یادگیری فدرال
  • 65. نمونه‌های موفق پیاده‌سازی حاکمیت داده
  • 66. چالش‌های پیاده‌سازی حاکمیت داده
  • 67. آینده حاکمیت داده در هوش مصنوعی
  • 68. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری فدرال
  • 69. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
  • 70. عدالت و انصاف در الگوریتم‌ها
  • 71. شفافیت در فرآیندهای تصمیم‌گیری
  • 72. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 73. راهکارهای کاهش سوگیری
  • 74. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
  • 75. مسائل حقوقی و قانونی مرتبط با هوش مصنوعی
  • 76. استانداردهای اخلاقی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
  • 77. نقش رگولاتورها در تضمین اخلاق هوش مصنوعی
  • 78. آموزش و آگاهی‌بخشی عمومی در مورد هوش مصنوعی
  • 79. مدیریت ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 80. حکمرانی هوش مصنوعی در سطح ملی و بین‌المللی
  • 81. اهمیت چارچوب‌های اخلاقی در یادگیری فدرال
  • 82. تضمین رفتار مسئولانه عامل‌ها در یادگیری فدرال
  • 83. ملاحظات اخلاقی در طراحی تابع پاداش
  • 84. حفظ کرامت انسانی در سیستم‌های خودکار
  • 85. تأثیر بلندمدت یادگیری فدرال بر جوامع
  • 86. تطبیق چارچوب‌های اخلاقی با پیشرفت‌های فناوری
  • 87. پایش و ارزیابی مستمر انطباق اخلاقی
  • 88. نقش متخصصان اخلاق در چرخه عمر سیستم‌های هوشمند
  • 89. فرهنگ‌سازی سازمانی برای توسعه مسئولانه هوش مصنوعی
  • 90. ملاحظات شرعی و فقهی در طراحی الگوریتم‌ها
  • 91. اصول فقهی مرتبط با معاملات و قراردادها
  • 92. کاربرد قواعد فقهی در طراحی سیستم‌های اقتصادی هوشمند
  • 93. تطبیق مدل‌های یادگیری با احکام شرعی
  • 94. حرمت ربا و مباحث مرتبط در بانکداری بدون ربا
  • 95. نظارت شرعی در سیستم‌های مالی اسلامی
  • 96. احکام مرتبط با مالکیت و قراردادها در فضای دیجیتال
  • 97. موازین شرعی در حوزه‌های پزشکی و سلامت
  • 98. مسائل فقهی در خصوص داده‌های سلامت
  • 99. ملاحظات شرعی در استفاده از هوش مصنوعی در آموزش
  • 100. احکام مربوط به تولید و توزیع محتوا

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.